A multi-user virtual reality system supports shared environments for concurrent accesses by multiple users. The performance of these systems depends heavily on the network environments. This paper experiments an effective network model for shared virtual environments. This model has a middle layer called groups placed between the server and its clients, and the tasks of server are distributed to these groups. Using groups solves some of the problems of existing systems such as lack of scalability, message overheads, and latency due to message passing among locally communicating entities in the virtual environment. Some experiments show lower overhead than existing distributed virtual environment systems in WAN as well as LAN environments. This model also supports a method that can be used to construct application specific network environments using message handler which allows user-defined message formats.
Message Sequence Charts(MSC) has been used to describe the interactions of numerous concurrent tasks in telecommunication software. After the MSC specification is verified in requirement analysis phase, it can be used not only to synthesize state-based design models, but also to generate test sequences. Until now, the verification is accomplished by generating global state transition graph using the location information only. In this paper, we extend the condition statement of MSC to describe the activation condition of scenarios and the change of state variables, and propose an approach to construct global finite state machine (GFSM) using this information. The GFSM only includes feasible states and transitions of the system. We can generate the test sequences using the existing FSM-based test sequence generation technology.
Background: Assessments of Sit-to-Stand (STS) and gait functions are essential procedures in evaluating level of independence for the patients after stroke. In a previous study, we developed the software to analyze center of pressure (COP) in standing position on Wii Balance Board (WBB). Objects: This purpose of this study is to measure test-retest reliability of ground reaction forces, COP and time using WBB on STS and gait in healthy adults. Methods: Fifteen healthy participants performed three trials of STS and gait on WBB. The time (s), vertical peak (%) and COP path-length (cm) were measured on both tasks. Additionally, counter (%), different peak (%), symmetry ratio, COP x-range and COP y-range were analyzed on STS, 1st peak (%), 2nd peak (%) of weight were analyzed on gait. Intra-class correlation coefficient (ICC), standard error measurement (SEM) and smallest real difference (SRD) were analyzed for test-retest reliability. Results: ICC of all variables except COP path-length appeared to .676~.946 on STS, and to .723~.901 on gait. SEM and SRD of all variables excepting COP path-length appeared .227~8.886, .033~24.575 on STS. SEM and SRD excepting COP path-length appeared about .019~3.933, .054~11.879 on gait. Conclusion: WBB is not only cheaper than force plate, but also easier to use clinically. WBB is considered as an adequate equipment for measuring changes of weight bearing during balance, STS and gait test which are normally used for functional assessment in patients with neurological problems and elderly. The further study is needed concurrent validity on neurological patients, elderly patients using force plate and WBB.
In [1] we proposed a method to generate a test model (GFSM) from a set of scenarios of embedded software. Each scenario describes the interaction sequences for an external input event. Although these external events are generated and accepted alternatively and concurrently by embedded software, we considered only the alternative relations. In this paper, we describe an improved algorithm to generate GFSM from concurrent scenarios, and propose methods to reduce the number of transitions in the GFSM. The first is the synchronous interpretation of message passing instead of asynchronous one considering the real behavior of tasks in embedded software. The others apply the partial order techniques to the GFSM using independent regions. We apply the method to generate a reduced GFSM of embedded software running on a digital TV.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.6
no.10
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pp.487-492
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2017
Clustering is a technique which is used to measure similarities between data in big data analysis and data mining field. Among various clustering methods, k-Modes algorithm is representatively used for categorical data. To increase the performance of iterative-centric tasks such as k-Modes, a distributed and concurrent framework Spark has been received great attention recently because it overcomes the limitation of Hadoop. Spark provides an environment that can process large amount of data in main memory using the concept of abstract objects called RDD. Spark provides Mllib, a dedicated library for machine learning, but Mllib only includes k-means that can process only continuous data, so there is a limitation that categorical data processing is impossible. In this paper, we design RDD for k-Modes algorithm for categorical data clustering in spark environment and implement an algorithm that can operate effectively. Experiments show that the proposed algorithm increases linearly in the spark environment.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.26
no.3
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pp.367-373
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2022
As deep learning-based autonomous driving technology develops, artificial intelligence models for various purposes have been studied. Based on these studies, several models were used simultaneously to develop autonomous driving systems. It can occur by increasing hardware resource consumption. We propose a multi-tasks model using a shared backbone to solve this problem. This can solve the increase in the number of backbones for using AI models. As a result, in the proposed lightweight model, the model parameters could be reduced by more than 50% compared to the existing model, and the speed could be improved. In addition, each lane can be classified through lane detection using the instance segmentation method. However, further research is needed on the decrease in accuracy compared to the existing model.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2021.07a
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pp.305-307
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2021
Alzheimer's Disease (AD) is a cognitive disorder characterized by memory impairment that can be assessed at early stages based on administering clinical tests. However, the AD pathophysiological mechanism is still poorly understood due to the difficulty of distinguishing different levels of AD severity, even using a variety of brain modalities. Therefore, in this study, we present a hybrid EEG-fNIRS modalities to compensate for each other's weaknesses with the help of Machine Learning (ML) techniques for classifying four subject groups, including healthy controls (HC) and three distinguishable groups of AD levels. A concurrent EEF-fNIRS setup was used to record the data from 41 subjects during Oddball and 1-back tasks. We employed both a traditional neural network (NN) and a CNN-LSTM hybrid model for fNIRS and EEG, respectively. The final prediction was then obtained by using majority voting of those models. Classification results indicated that the hybrid EEG-fNIRS feature set achieved a higher accuracy (71.4%) by combining their complementary properties, compared to using EEG (67.9%) or fNIRS alone (68.9%). These findings demonstrate the potential of an EEG-fNIRS hybridization technique coupled with ML-based approaches for further AD studies.
Purpose and Method: The purpose of this study is to understand the current status of safety management following the enforcement of the Serious Accidents Punishment Act. In-depth interviews were conducted with the general managers of critical disaster work at a total of 4,555 facilities managed by 11 city-affiliated organizations under the Seoul Metropolitan Government. Through this, work-related matters are analyzed and structural causes of accidents and disasters are derived. And we would like to take improvement directions and countermeasures. Result: There is a limit to the recognition and prevention of serious accidents punishment, and improvement is needed in work overload and avoidance, communication, information management and utilization. Conclusion: As the burden of work is high, it is necessary to prohibit other tasks and concurrent positions, hire safety management experts, grant authority in line with the work, require an incentive system for safety work, and develop educational materials suitable for the ability to perform safety work.
Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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v.52
no.3
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pp.289-334
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2018
Even though information in many languages other than English is quickly increasing, English is still playing the role of the lingua franca and being accounted for the largest proportion on the web. Therefore, it is necessary to investigate the key features and differences between "information searching behavior using mother tongue as a search language" and "information searching behavior using English as a search language" of users who are non-mother tongue speakers of English to acquire more diverse and abundant information. This study conducted the experiment on the web searching which is applied in concurrent think-aloud method to examine the information searching behavior and the cognitive process in Korean search and English search through the twenty-four undergraduate students at a private university in South Korea. Based on the qualitative data, this study applied the frequency analysis to web search pattern under search language. As a result, it is active, aggressive and independent information searching behavior in Korean search, while information searching behavior in English search is passive, submissive and dependent. In Korean search, the main features are the query formulation by extract and combine the terms from various sources such as users, tasks and system, the search range adjustment in diverse level, the smooth filtering of the item selection in search engine results pages, the exploration and comparison of many items and the browsing of the overall contents of web pages. Whereas, in English search, the main features are the query formulation by the terms principally extracted from task, the search range adjustment in limitative level, the item selection by rely on the relevance between the items such as categories or links, the repetitive exploring on same item, the browsing of partial contents of web pages and the frequent use of language support tools like dictionaries or translators.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SD
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v.45
no.5
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pp.71-81
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2008
In this paper, we propose a novel Globally Asynchronous, Locally Dynamic System(GALDS) bus and demonstrate its performance. The proposed GALDS bus is the bidirectional multitasking bus with the segmented bus architecture supporting the concurrent operation of multi-masters and multi-slaves. By analyzing system tasks, the bus architecture chooses the optimal frequency for each If among multiples of bus frequency and thus we can reduce the overall power consumption. For efficient data communications between IPs operating in different frequencies, we designed an asynchronous and bidirectional FIFO based on an asynchronous wrapper with hand-shaking interface. In addition, since systems can be easily expandable by inserting bus segments, the proposed architecture has advantages in IP reusability and structural flexibility As a test example, a four-segment bus haying four masters and four slaves were designed by using Verilog HDL. We demonstrate multitasking operations with read/write data transfers by simulation when the ratios of operation frequency are 1:1, 1:2, 1:4 and 1:8. The data transfer mode is a 16 burst increment mode compatible with Advanced Microcontroller Bus Architecture(AMBA). The maximum operation latency of the proposed GALDS bus is 22 clock cycles for the bus write operation, and 44 clock cycles for read.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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